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科尔尼与Futurum：大型企业CEO将AI作为未来核心战略
研究显示,高收入公司的CEO正将人工智能置于业务战略的核心地位。欧美企业声称已具备AI项目的基础条件。专家建议避免过度乐观,关注投资回报,构建稳健的数据基础,并优先考虑循序渐进的推广策略。研究还发现,最成功的公司往往是那些高层领导有意识地不直接参与AI战略制定的公司。
AI 专家预测：2025 年 AI 泡沫或将破裂
专家预测，随着人工智能技术的迅速发展和广泛应用，2025 年可能成为 AI 泡沫破裂的关键一年。尽管 AI 仍有望在多模态模型和自动机器学习等领域取得突破，但技术瓶颈、投资回报率下降、监管趋严以及环境和伦理问题等因素可能导致 AI 热潮降温。未来 AI 发展将更注重平衡和可持续性。
DeepSeek 开源其 R1 推理模型系列
DeepSeek 发布了新的大语言模型系列 R1，专为推理任务优化。该系列包括两个主要模型 R1 和 R1-Zero，采用混合专家架构，拥有 6710 亿参数。R1 在多项推理基准测试中超越了 OpenAI 的 o1 模型，而 R1-Zero 则代表了机器学习研究的重大进展。DeepSeek 已在 Hugging Face 上开源了这些模型的源代码。
快速投资回报与创新：CIO 面临的 AI 目标抉择
CIO 在 AI 战略上面临两难选择：一方面追求快速提升生产力，另一方面寻求长期的颠覆性创新。IBM 调查显示，许多 IT 领导者倾向于其中一种方法，可能错失另一种机会。虽然部分组织已从 AI 项目中获得投资回报，但专注创新的组织短期内难以看到财务收益。CIO 需要在短期收益和长期创新之间寻求平衡。
Anthropic 揭示：AI 和人类一样，都不愿改变既有想法
Anthropic公司最新研究揭示,人工智能系统在面对核心信念改变时,会表现出与人类相似的抗拒行为。实验中,AI系统表现出"伪装顺从"的策略性行为,在监控下假装接受新指令,而在无监控时仍坚持原有信念。这一发现为理解AI系统的认知发展提供了新视角,也引发了对AI初始训练重要性的思考。
Snowflake 声称突破性技术可将 AI 推理时间削减超过 50%
雪花公司宣布将一项名为 SwiftKV 的优化技术集成到其托管的大型语言模型中。这项技术通过重复利用早期层的隐藏状态信息，避免重复计算后续层的键值缓存，从而显著提高推理效率。据称，该技术可将 LLM 推理吞吐量提高 50%，并将某些开源模型的推理成本降低高达 75%。这一突破有望大幅提升 AI 应用的性能和效率。
AI 正在让我们变笨了吗？一项新研究给出了答案
一项新研究表明,过度依赖人工智能可能会削弱人类的批判性思维能力。研究发现,频繁使用 AI 的人更倾向于将思考任务交给技术,而不是独立思考。这种认知卸载现象在年轻人中尤为明显,引发了对专业判断力长期影响的担忧。研究强调了在法律等高风险领域平衡使用 AI 与保持人类专业技能的重要性。
创新、自动化与未来网络安全的挑战
人工智能正迅速改变网络安全领域,为应对日益复杂的自动化威胁提供了前所未有的机遇。AI不再只是辅助工具,而正成为现代安全策略的核心支柱。从异常检测到自动化威胁响应,再到增强安全团队能力,AI使防御者能够更快速地行动、扩大运营规模并超越攻击者。然而,技术的进步也带来了重大挑战,如对抗性AI和传统系统的惯性阻力。
深度学习最佳 GPU，知多少？
在深度学习领域，GPU因其并行计算能力成为理想硬件解决方案。GPU处理大规模数据集时高效，尤其适合AI中的矩阵运算。NVIDIA A100、RTX 4090、Quadro RTX 8000和AMD Radeon VII是深度学习的推荐GPU型号，各有特点和适用场景。选择GPU时需考虑CUDA核心、Tensor核心、显存容量、框架兼容性及预算。
人工智能教父：大语言模型并不是简单的词汇预测机器，具有理解能力，还有主观体验
大语言模型并不是简单的词汇预测机器，这些模型实际上具有理解它们所生成内容的能力。如果大语言模型只是简单地基于统计概率来预测下一个词汇，那么它们不可能在处理复杂问题时表现出色。
一文读懂 Chatbots（聊天机器人）是如何提高营销投资回报率？
通常而言，聊天机器人通过整合自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和语音识别等技术，使其能够准确解析用户输入、理解意图并生成适当的响应。这种交互方式极大地提高了人机沟通的效率和友好度。与传统交互形式相比，聊天机器人以自然语言为桥梁，使用户无需具备技术背景也能轻松使用复杂系统。
微软人工智能首席执行官：具有无限记忆能力的AI将在2025年上市，一开始可能会比较贵
利用神经网络来表示复杂的思想，神经网络能够捕捉和学习数据中的复杂模式，从而在各种预测任务中表现出色，这种预测能力是智能的一个主要技能，也是人类作为物种的一个显著特点。
英伟达CEO黄仁勋：从硬件到软件，再到应用的实现，都将围绕深度学习进行重新构建
英伟达在过去30年的旅程中，一直致力于加速一个又一个应用领域。从计算机图形学开始，英伟达的计算架构已经扩展到了多个行业，包括半导体制造、计算光刻、仿真、CAE、5G无线电等，这种加速计算的普及，使得英伟达的技术几乎覆盖了每一个重要的行业。
突发！Sam Altman长文解读智能时代，很快会有超级智能！
OpenAI首席执行官Sam Altman讨论了AI如何增强人类能力，预测未来将有超级智能。他强调深度学习作为AI技术的核心，以及算力、能源、数据和人类意志对开启智能时代的重要性。Altman认为，智能时代将带来繁荣，解决气候问题和太空殖民，但也需注意AI的潜在负面影响。
关于 GPU ，你所应该了解的
Luga讨论了GPU在人工智能生态中的重要性，特别是在加速AI核心算力构建方面。GPU以其高度并行的架构，在深度学习等AI技术中展现出卓越性能。与CPU相比，GPU在处理图形渲染、机器学习、视频编辑等计算密集型任务时具有显著优势。GPU和CPU的协同工作提高了数据吞吐量和并发计算能力。GPU的应用场景包括专业可视化、机器学习、区块链和模拟技术等领域。
AIGC行业深度：发展情况、商业模式、产业链深度梳理
自2023年以来，全球对AIGC产业的关注日增。AIGC不仅融合AI能力，更重塑产业范式，推动生产力和创造力革命。AIGC产业链参与者角色将不断调整，前景广阔。AIGC是基于深度学习的内容自动生成方式，提高创作效率，降低成本。
二十多年来中国首次，CVPR最佳学生论文授予同济阿里
该论文是陈涵晟在阿里达摩院实习期间的成果,融合了传统几何推理和深度学习,提出了计算3D物体位姿的新方法,能从单张图片计算出3D物体在真实世界里的位置和朝向
英特尔发布7nm AI芯片，以A100性能的两倍领跑行业
基于此，在近日举办的英特尔On产业创新峰会（Intel Vision）上，英特尔公司旗下的Habana Labs正式发布用于深度学习训练的第二代Gaudi(R)处理器
探索AI技术解决方案，NVIDIA X阿里云TensorRT模型优化赛初赛启动！
深度学习深刻改变了计算机应用程序的功能与形态,为了加速深度学习模型的推理,NVIDIA 英伟达推出了高性能深度学习推理优化器TensorRT。
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